Análise de Eficiência das Unidades Locais de Saúde: uma aplicação da Data Envelopment Analysis

Análise de Eficiência das Unidades Locais de Saúde:

uma aplicação da Data Envelopment Analysis

por

António André de Sousa Moreira

Dissertação de Mestrado em Gestão e Economia de Serviços de Saúde

Orientada por: Prof. Doutor Álvaro Fernando Santos Almeida

NOTA BIOGRÁFICA

André Moreira nasceu em 1990, na cidade de Paredes.

Em 2013, concluiu o Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica (especialização em Engenharia Clínica) na Universidade do Minho. No âmbito da sua dissertação, teve a oportunidade de integrar o grupo de investigação “Biofilm group” (do Centro de Engenharia Biológica da Universidade do Minho), onde desenvolveu um estudo sobre os fatores de virulência de espécies de Candida, e de realizar um estágio curricular (de 4 meses) na Comissão de Controlo de Infeções do Hospital dos Lusíadas do Porto.

De fevereiro a julho de 2014, ele trabalhou como bolseiro de investigação na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, no projeto "WICKEEG - Um novo elétrodo para EEG baseado num polímero poroso para registo de EEG: do desenvolvimento dos materiais aos testes in vivo", apoiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

Entre julho de 2014 e abril de 2015, André Moreira assumiu a função de gestor de projeto estagiário no HCP – Health Cluster Portugal – e, desde então, assume responsabilidades de gestor de qualidade numa empresa dedicada à produção e comercialização de sistemas de administração de fármacos.

AGRADECIMENTOS

Várias foram as pessoas que contribuíram, das mais diversas formas, para a realização desta dissertação. Deste modo, quero aproveitar esta secção para expressar o meu sincero agradecimento a todos aqueles que colaboram neste trabalho, permitindo assim que os objetivos inicialmente propostos fossem atingidos.

Ao Professor Doutor Álvaro Almeida, por toda a dedicação e disponibilidade que demonstrou ao longo deste trabalho, através das suas orientações, sugestões e conselhos, e por ter acreditado nas minhas capacidades. Agradeço-lhe também o facto de ter partilhado comigo os seus vastos e sábios conhecimentos, assim como o seu genuíno interesse pelos sistemas de saúde – “O meu muito obrigado!”.

Agradeço também à Administração Central do Sistema de Saúde e às Administrações Regionais de Saúde por me terem facultado a maioria dos dados de que necessitei para a realização deste trabalho.

A todos os colegas do Mestrado em Gestão e Economia de Serviços de Saúde, pela interajuda, pelo apoio e, sobretudo, pela partilha de conhecimento. Quero deixar também uma palavra de carinho à Joana Vales e à Isabel Morais pela permanente ajuda, disponibilidade, motivação e pelo companheirismo. Todos sabemos que esta caminhada não foi fácil, mas (com muito trabalho) conseguimos.

A todos os meus amigos, pela interajuda, pela motivação e pela boa disposição durante este percurso. Agradeço-lhes também a paciência que tiveram para comigo, pois confesso que nem sempre foi fácil conciliar a vida profissional, a vida social e a vida académica.

Por último, e não menos importante, quero agradecer aos meus Pais e à minha Família, pelo constante apoio e carinho, pela paciência nos dias menos bons, pelo conforto e pela motivação. Eles serão sempre fundamentais na minha vida…

RESUMO

No âmbito das recentes reformas ao nível dos modelos de gestão e organização das instituições de saúde, surge o conceito de integração vertical de cuidados de saúde. Em Portugal, este conceito foi materializado através da criação das Unidades Locais de Saúde (ULS), cuja eficiência ainda é pouco estudada. Assim, o objetivo desta dissertação é avaliar se as ULS são tecnicamente mais eficientes do que a alternativa de ter agrupamentos de centros de saúde (ACES) organicamente independentes dos hospitais e determinar quais as unidades mais eficientes. Verificou-se ainda se a localização e a lotação influenciam (ou não) a eficiência técnica destas instituições.

Para tal, foi aplicada a técnica Data Envelopment Analysis (DEA) – modelo de rendimentos constantes à escala orientado para os outputs – que permitiu analisar a eficiência técnica entre as ULS existentes atualmente em Portugal (ULS originais) e as unidades compostas “artificialmente” por combinação dos ACES com os hospitais de referência (ULS sintéticas), e tendo por base a rede de referenciação hospitalar de cirurgia geral. Uma vez obtidos os scores de eficiência, foi estimado um modelo de regressão linear múltipla através do método dos mínimos quadrados ordinários.

Os resultados mostraram que a ULS do Alto Minho, a ULS de Matosinhos, a ULS do Norte Alentejano e a ULS do Litoral Alentejano são as mais eficientes, entre as ULS originais, enquanto que as unidades mais eficientes entre as ULS sintéticas são oriundas das Administrações Regionais de Saúde do Norte e Centro. Este estudo permitiu também concluir que as ULS originais são estatisticamente mais eficientes do que as ULS sintéticas (𝑝 < 0,05). A par disso, verificou-se ainda que a localização afeta significativamente a eficiência das unidades de saúde (𝑝 < 0,05), contrariamente ao que acontece com a lotação das instituições (𝑝 > 0,05).

Em suma, este trabalho permitiu demonstrar que as ULS podem contribuir para o aumento da eficiência no setor da saúde.

ABSTRACT

In the context of the recent reforms in terms of the management and organizational models for health institutions, the concept of vertical integration of healthcare arises. In Portugal, this concept was materialized through the creation of Local Health Units (LHU or, in Portuguese, ULS), whose efficiency is still little studied. So, the aim of this work is to evaluate if LHU are technically more efficient than the alternative of having health centre groups (HCG or, in Portuguese, ACES) organically independents of hospitals and determine the most efficient units. It was still verified if the location and the capacity influence (or not) the technical efficiency of these institutions.

For that, it was applied the Data Envelopment Analysis (DEA) technique – constant returns to scale model oriented to outputs – which allowed to analyse the technical efficiency between the current LHU in Portugal (original LHU) and the composite units “artificially” by HCG and referral hospitals (synthetic LHU), and based on the hospital referral network of general surgery. Once obtained the efficiency scores, it was estimated a linear multiple regression model using the method of ordinary least squares.

The results showed that LHU of Alto Minho, LHU of Matosinhos, LHU of Norte Alentejano and LHU of Litoral Alentejano are the most efficient, among the original LHU, while the most efficient units of synthetic LHU are from the Regional Health Administrations of North and Centre. This study allowed also to conclude that the original LHU are statistically more efficient than the synthetic ULS (𝑝 < 0,05). In addition, it was also verified that the location significantly affects the efficiency of the health units (𝑝 < 0,05), contrary to what happens with the capacity of institutions (𝑝 > 0,05).

In short, this work allowed to demonstrate that LHU may contribute to efficiency’s increase in the health sector.

ÍNDICE

Nota biográfica ... iii

Agradecimentos ... v

Resumo ... vii

Abstract ... viii

Índice ... ix

Índice de figuras ... xi

Índice de tabelas ... xiii

Índice de abreviaturas ... xxi

CAPÍTULO 1

| Introdução ... 1

1.1. Motivação ... 1

1.2. Objetivos ... 3

1.3. Organização da dissertação ... 4

CAPÍTULO 2

| Revisão da literatura ... 5

2.1. Reformas no setor da saúde português ... 5

2.2. Instituições de saúde do SNS ... 7

2.2.1. Agrupamentos de centros de saúde ... 8

2.2.2. Hospitais ... 9

2.2.3. Unidades Locais de Saúde ... 12

2.3. Eficiência: conceito e medição ... 18

2.3.1. Eficiência vs. eficácia ... 18

2.3.2. Medição da eficiência: métodos paramétricos e não-paramétricos ... 20

2.4. A técnica Data Envelopment Analysis ... 21

2.4.1. Modelos de DEA ... 22

2.4.2. “Second-stage DEA” ... 23

2.5.1. Eficiência nos cuidados primários ... 26

2.5.2. Eficiência nos cuidados hospitalares ... 28

CAPÍTULO 3

| Metodologia ... 35

3.1. Questões de investigação ... 36

3.2. Desenho metodológico ... 37

3.3. Definição das variáveis e da amostra ... 38

3.3.1. Inputs e outputs... 38

3.3.2. DMUs ... 42

3.3.3. Análise descritiva da amostra ... 46

3.4. Recolha de dados ... 47

3.5. “Two-stage DEA” ... 47

3.5.1. “First-stage DEA” ... 47

3.5.2. “Second-stage DEA” ... 49

CAPÍTULO 4

| Resultados e discussão ... 53

4.1. Resultados da “first-stage DEA” ... 56

4.2. Resultados da “second-stage DEA” ... 58

CAPÍTULO 5

| Conclusões ... 63

Bibliografia ... 65

Anexos ... 77

ANEXO A – Listagem das unidades hospitalares do SNS ... 77

ANEXO B – Classificação dos hospitais/CH e ULS que integram a rede de cirurgia geral ... 81

ANEXO C – Dados das variáveis independentes do modelo de regressão ... 83

ANEXO D – Resultados das combinações testadas ... 85

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 2.1 – Estrutura simplificada da rede do SNS (Decreto-Lei n.o 28/2008, de 22 de fevereiro). ... 7 Figura 2.2 – Fatores que impulsionaram a integração de cuidados de saúde (Entidade Reguladora da Saúde, 2015; Gröne & Garcia-Barbero, 2001). ... 10 Figura 2.3 – Composição e funcionamento das PPP hospitalares em Portugal: EGED – responsável pela gestão das infraestruturas por um período de 30 anos; EGEST – responsável pela gestão hospitalar, incluindo a exploração da atividade clínica, por um prazo de 10 anos (Rebelo, 2014). ... 11 Figura 2.4 – Composição/criação das ULS que compõem a rede hospitalar do SNS. Legenda: H = Hospital; CH = Centros Hospitalares e CS = centros de saúde. *Indica os ACES que não tendo sido criados por Portaria foram formalizados por cada uma das ULS na qual se integram (Entidade Reguladora da Saúde, 2015). ... 13 Figura 2.5 – Distribuição das ULS em Portugal Continental (Entidade Reguladora da Saúde, 2015). ... 14 Figura 2.6 – Componentes do desempenho (Ozcan, 2008). ... 18 Figura 2.7 – Fronteiras de OLS, DEA e SFA para um único input e um único output (Jacobs, 2001). ... 21 Figura 2.8 – Classificação dos modelos de DEA (Ozcan, 2008). ... 22 Figura 2.9 – Número de estudos de eficiência na saúde, entre 1983 e 2006 (Hollingsworth, 2008). ... 25 Figura 2.10 – Percentagem de estudos de eficiência na saúde, entre 1983 e 2006: (a) em função do método utilizado e (b) em termos de aplicação (Hollingsworth, 2008). ... 26

CAPÍTULO 3

Figura 3.1 – Esquematização da metodologia adotada na execução da dissertação. ... 35 Figura 3.2 – Algoritmo de referenciação para a especialidade de cirurgia geral (Maciel et al., 2015). ... 44

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 2.1 – Distribuição dos ACES e USF por região e Administração Regional de Saúde (ARS) ... 9 Tabela 2.2 – Oportunidades e ameaças no processo de integração vertical de cuidados de saúde (adaptado de Entidade Reguladora da Saúde (2015) e Santana & Costa, (2008)) 15

CAPÍTULO 3

Tabela 3.1 – Descrição das variáveis: inputs e outputs ... 39 Tabela 3.2 – Descrição das DMUs ... 42 Tabela 3.3 – Análise descritiva da amostra analisada (obtida por via do STATA) ... 46 Tabela 3.4 – Descrição das variáveis (dependentes e independentes) do modelo de regressão linear múltipla ... 50

CAPÍTULO 4

Tabela 4.1 – Combinações testadas ao longo do trabalho, cujos resultados estão discriminados no ANEXO D ... 54 Tabela 4.2 – Scores de eficiência obtidos por aplicação do modelo CCR orientado aos outputs a uma amostra de 20 DMUs (via SIAD) ... 56 Tabela 4.3 – Estimação do modelo de regressão linear múltipla, através do método OLS, onde a variável dependente corresponde ao score de eficiência padrão (SCORE), enquanto que as variáveis independentes correspondem ao tipo de unidade (TIPO, 1 se ULS sintética ou 0 se ULS original), ao tipo de localização (LOCAL, 1 se no litoral ou 0 se no interior do país) e ao número de camas (LOT) de cada instituição de saúde ... 58

ANEXOS

Tabela A.1 – Listagem das instituições que compõem a rede hospitalar do SNS ... 77 Tabela B.1 – Hospitais, Centros Hospitalares e Unidades Locais de Saúde, segundo a Portaria n.º 82/2014, de 10 de abril ... 82 Tabela C.1 – Variáveis independentes do modelo de regressão linear múltipla e descriminadas por DMU ... 83 Tabela D.1 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 1 ... 85 Tabela D.2 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 1, através do método OLS ... 86 Tabela D.3 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + u para a combinação 1, através do método OLS ... 86 Tabela D.4 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 2 ... 87 Tabela D.5 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 2, através do método OLS ... 88 Tabela D.6 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + u para a combinação 2, através do método OLS ... 88 Tabela D.7 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 3 ... 89 Tabela D.8 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 3, através do método OLS ... 90 Tabela D.9 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 3, através do método OLS ... 90

Tabela D.10 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 3, através do método OLS ... 91 Tabela D.11 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 4 ... 91 Tabela D.12 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 4, através do método OLS ... 92 Tabela D.13 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 4, através do método OLS ... 93 Tabela D.14 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 4, através do método OLS ... 93 Tabela D.15 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 5 ... 94 Tabela D.16 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 5, através do método OLS ... 94 Tabela D.17 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 5, através do método OLS ... 95 Tabela D.18 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 5, através do método OLS ... 95 Tabela D.19 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 6 ... 96 Tabela D.20 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 6, através do método OLS ... 96 Tabela D.21 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 6, através do método OLS ... 97

Tabela D.22 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 6, através do método OLS ... 97 Tabela D.23 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 7 ... 98 Tabela D.24 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 7, através do método OLS ... 98 Tabela D.25 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 7, através do método OLS ... 99 Tabela D.26 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 7, através do método OLS ... 99 Tabela D.27 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 8 ... 100 Tabela D.28 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 8, através do método OLS ... 101 Tabela D.29 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 9 ... 101 Tabela D.30 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 9, através do método OLS ... 102 Tabela D.31 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 10 ... 102 Tabela D.32 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 10, através do método OLS ... 103 Tabela D.33 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 11 ... 103

Tabela D.34 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 11, através do método OLS ... 104 Tabela D.35 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 12 ... 104 Tabela D.36 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 12, através do método OLS ... 105 Tabela D.37 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 12, através do método OLS ... 106 Tabela D.38 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 12, através do método OLS ... 106 Tabela D.39 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 13 ... 107 Tabela D.40 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 13, através do método OLS ... 108 Tabela D.41 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 13, através do método OLS ... 108 Tabela D.42 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 13, através do método OLS ... 109 Tabela D.43 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 14 ... 109 Tabela D.44 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 14, através do método OLS ... 110 Tabela D.45 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 14, através do método OLS ... 110

Tabela D.46 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 14, através do método OLS ... 111 Tabela D.47 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 15 ... 111 Tabela D.48 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 15, através do método OLS ... 112 Tabela D.49 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 15, através do método OLS ... 112 Tabela D.50 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 15, através do método OLS ... 113 Tabela D.51 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 16, através do método OLS ... 113 Tabela D.52 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 16, através do método OLS ... 114 Tabela D.53 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 16, através do método OLS ... 114 Tabela D.54 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 17 ... 115 Tabela D.55 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 17, através do método OLS ... 115 Tabela D.56 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 17, através do método OLS ... 116 Tabela D.57 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 17, através do método OLS ... 116

Tabela D.58 – Resultados da aplicação do modelo CCR orientado aos outputs à amostra da combinação 18 ... 117 Tabela D.59 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 18, através do método OLS ... 117 Tabela D.60 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + u para a combinação 18, através do método OLS ... 118 Tabela D.61 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOT + u para a combinação 18, através do método OLS ... 118 Tabela E.1 – Estimação do modelo SCORE = β0 + β1*TIPO + β2*LOCAL + β3*LOT + u para a combinação 16, sem aplicação do comando robust do STATA ... 119 Tabela E.2 – Resultados do teste do fator de inflação da variância ... 119

ÍNDICE DE ABREVIATURAS

ACES Agrupamentos de Centros de Saúde

ACSC Ambulatory Care Sensitive Conditions ACSS Administração Central do Sistema de Saúde ARS Administração Regional de Saúde

BIUSF Plataforma de Gestão do Conhecimento em Saúde/USF CH Centro(s) Hospitalar(es)

CIR Número total de cirurgias

CMED Número total de consultas efetuadas apenas por médicos CMVMC Custos das mercadorias vendidas e matérias consumidas

CONS Número total de consultas

CRS ou CCR Constant Returns to Scale CSP Cuidados de Saúde Primários

DEA Data Envelopment Analysis

DMU Decision Making Unit

EGED Entidade Gestora do Edifício

EGEST Entidade Gestora do Estabelecimento ENF Número total de enfermeiros

EPE Entidade Pública Empresarial ERS Entidade Reguladora da Saúde EUA Estados Unidos da América

FHSAs English Family Health Services Authorities

FSE Custos dos subcontratos, fornecimentos e serviços externos GDH Grupos de Diagnóstico Homogéneos

HCG Health Centre Groups (em português, ACES)

HMOs Health Management Organizations

IKA Institut d’Assurances Sociales

LHU Local Health Units (em português, ULS)

LOT Lotação ou número total de camas

MED Número total de médicos

MQO Método dos Mínimos Quadrados

NDATSS National Drug Abuse Treatment System Survey

OLS Ordinary Least Squares

POCMS Plano Oficial de Contabilidade do Ministério da Saúde PPP Parceria Público-Privada

RH Número total de médicos e enfermeiros

SA Sociedade Anónima

SAP Serviços de Atendimento Permanente

SFA Stochastic Frontier Analysis

SIAD Sistema Integrado de Apoio à Decisão SNS Serviço Nacional de Saúde

SPA Setor Público Administrativo

TE Tempo de espera da lista de inscritos para cirurgia (em meses)

TMRG Tempo Máximo de Resposta Garantido

UAG Unidade de Apoio à Gestão

UCC Unidade de Cuidados na Comunidade

UCSP Unidade de Cuidados de Saúde Personalizados ULS Unidade Local de Saúde

URAP Unidade de Recursos Assistenciais Partilhados USF Unidade de Saúde Familiar

USP Unidade Funcional de Saúde Pública VAMCs Veterans Administration Medical Centres VRS ou BCC Variable Returns to Scale

CAPÍTULO 1

| Introdução

Introdução

Será que as unidades locais de saúde (ULS) são tecnicamente mais eficientes do que a alternativa de ter agrupamentos de centros de saúde (ACES) organicamente independentes dos hospitais? Esta é a questão que serve de mote a esta dissertação. Na verdade, a mesma centrar-se-á na análise de eficiência técnica entre as ULS (originais) e a alternativa em questão, através de uma metodologia de programação linear não-paramétrica – a Data Envelopment Analysis (DEA) –, seguida pela estimação de um modelo de regressão linear múltipla – através do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) ou OLS (do inglês Ordinary Least Squares). É de notar, desde já, que a alternativa referida acima será materializada neste trabalho através da construção de ULS sintéticas.

Enquanto que as ULS originais corresponderão às oito ULS existentes atualmente em Portugal, fruto da implementação da integração vertical de cuidados de saúde1 no país, as ULS sintéticas serão compostas “artificialmente” por um ou mais hospitais e os respetivos ACES que para eles referenciam. Na verdade, tanto em Portugal como em termos internacionais, as organizações integradas de saúde foram criadas com o “intuito de combater o “conjunto de ilhas” onde assenta a atual estrutura fragmentada de oferta de cuidados de saúde” (Reis, 2005), “conjunto de ilhas” esse que, no contexto português, é personificado no conjunto dos ACES organicamente independentes dos hospitais. Assim, neste estudo, pretende-se perceber até que ponto é que este tipo de integração organizacional de cuidados de saúde afeta (ou não) a eficiência técnica destas instituições de saúde.

1.1. Motivação

Desde finais do século XX, várias são as reformas que têm sido aplicadas aos

1

A integração vertical de cuidados de saúde resume-se à agregação dos cuidados hospitalares e dos centros de saúde numa única entidade de prestação e gestão de serviços de saúde. A mesma será alvo de análise no ponto 2.2.3.

modelos de gestão e organização das instituições de saúde portuguesas, com vista à diminuição das assimetrias regionais, ao controlo da despesa pública e ao aumento da eficiência (Carriço, 2012; Lei n.o 27/2002, de 8 de novembro). O teor destas reformas tem se centrado essencialmente na tentativa de reduzir a fragmentação da prestação de cuidados de saúde e na mudança do paradigma hospitalocêntrico (ou hospitalocentrismo) – paradigma esse onde o sistema de saúde está construído em torno dos cuidados hospitalares e/ou especializados –, sendo a destacar: a criação de unidades de internamento a longo prazo, a criação de organizações integradas de saúde, a reorganização do mapa hospitalar público e da transformação dos hospitais sociedade anónima (SA) em entidades públicas empresariais (EPE) (Oliveira & Ferreira, 2014; Santana & Costa, 2008). Importa também referir que o hospitalocentrismo é considerado por muitos como uma das principais fontes de ineficiência e de iniquidade nos sistemas de saúde, sendo também de notável resiliência e responsável por acarretar elevados custos em termos de medicação desnecessária e iatrogenia, comprometendo assim a dimensão social da saúde humana (World Health Organization, 2008).

No âmbito destas reformas, vários investigadores têm estudado o efeito do tipo de gestão e financiamento sobre a eficiência das instituições de saúde: quer dos ACES (Amado & Santos, 2009), quer dos hospitais (Gomes, 2015; Moreira, 2008), quer das ULS (Entidade Reguladora da Saúde, 2015). O número de estudos sobre a análise de eficiência no setor da saúde continua a aumentar e o DEA tem sido a via pela qual a maioria dos investigadores têm optado (Hollingsworth, 2003). A metodologia DEA, que será analisada com maior detalhe mais à frente (ponto 2.4.), é considerada uma boa técnica para análises globais de eficiência, a que se “melhor adapta à multiplicidade de recursos e produtos existentes na atividade hospitalar” e a que permite “uma exploração da fronteira de eficiência sem se fazer uma assunção da sua forma funcional” (Oliveira & Ferreira, 2014).

Por estas razões, e dado que na literatura já há análises de eficiência realizadas no contexto dos cuidados de saúde primários (CSP) e dos cuidados hospitalares (mas de forma isolada), optou-se neste trabalho por analisar a eficiência de organizações verticalmente integradas de saúde, juntamente com outras organizações que, apesar de oferecerem serviços de saúde similares às instituições integradas, apresentam um funcionamento autónomo da prestação de cuidados de saúde. Por outras palavras,

determinar-se-á a eficiência técnica de ULS originais e ULS sintéticas (que resultarão da conjugação dos ACES com os respetivos hospitais de referência e que constituem a alternativa anterior à criação das ULS). É importante perceber se a integração vertical de cuidados de saúde tem constituído uma boa alternativa ao conjunto dos ACES com os hospitais e se as ULS estão a corresponder às expectativas para as quais foram criadas: melhorar a interligação dos CSP com os cuidados hospitalares, garantir uma rede hospitalar mais coerente, melhorar o acesso dos cidadãos aos cuidados de saúde e obter ganhos em saúde (Entidade Reguladora da Saúde, 2015). Para tal, recorrer-se-á à metodologia DEA e, posteriormente, à estimação de um modelo de regressão linear múltipla.

Resta referir que o presente estudo é inédito e que poderá vir a constituir uma ferramenta útil para as novas reformas que se avizinham no setor da saúde português. Segundo Jacobs et al. (2006), as despesas em saúde têm um peso enorme nos países desenvolvidos, pelo que a análise de eficiência de instituições de saúde (quer integradas ou não) deve constituir uma prioridade para as entidades governamentais.

1.2. Objetivos

Com o presente trabalho de dissertação pretende-se aprofundar o conhecimento sobre a atual eficiência da agregação dos CSP com os cuidados hospitalares, a nível nacional. Assim, comparar-se-á a eficiência técnica entre ULS originais e ULS sintéticas, através da abordagem DEA, com intuito de se alcançar os seguintes objetivos:

1) Determinar se as ULS são tecnicamente mais eficientes do que a alternativa de ter ACES organicamente independentes dos hospitais, ou seja, do que as ULS sintéticas;

2) Identificar as unidades tecnicamente mais eficientes, de cada tipo de organização, e apontar possíveis razões para tal;

3) Verificar se a localização e a lotação das unidades em análise têm influência na sua eficiência técnica.

1.3. Organização da dissertação

Esta dissertação encontra-se dividida em 5 capítulos, para além da “Introdução” (que corresponde ao Capítulo 1). No Capítulo 2, intitulado de “Revisão da literatura”, são abordados alguns fundamentos teóricos relacionados com a atual organização das instituições de saúde do Serviço Nacional de Saúde (SNS) e com o conceito de eficiência. Para além disso, é realizado também um breve levantamento de todas as informações que existem sobre a eficiência no setor da saúde, por aplicação do DEA.

Já o Capítulo 3 descreve toda a metodologia que foi utilizada neste trabalho, desde a recolha de dados até ao tratamento dos mesmos, e tendo por base os fundamentos teóricos do DEA. É nesta secção onde se pode encontrar também as variáveis e a(s) amostra(s) utilizadas no presente trabalho.

No Capítulo 4 são apresentados, analisados e discutidos todos os resultados obtidos através da metodologia descrita anteriormente. Neste capítulo são também evidenciadas as respostas aos objetivos/questões que foram traçados para o presente trabalho de dissertação.

O documento termina com o Capítulo 5, onde são apresentadas as principais conclusões obtidas neste trabalho e onde são sugeridas algumas propostas de trabalho futuro.

CAPÍTULO 2

| Revisão da literatura

Revisão da literatura

Na presente secção serão apresentadas algumas das reformas implementadas no setor da saúde português, bem como a atual organização das instituições de saúde do SNS. Será realizado ainda um breve levantamento de todos os estudos que existem (tanto a nível nacional, como a nível internacional) sobre a eficiência no setor da saúde, por aplicação do DEA.

2.1. Reformas no setor da saúde português

No início dos anos 80 do século XX, vários foram os países que começaram a desenvolver e a implementar reformas nos seus respetivos sistemas de saúde, com o intuito de dar resposta às mais diversas questões: a alteração da definição de prestação de cuidados de saúde, mais focada no “bem-estar geral dos utentes” e não tanto no “tratamento da doença”; a pressão económica; o envelhecimento da população; a evolução das tecnologias de informação; os avanços científicos no tratamento da doença; a necessidade de melhorar o nível de qualidade assistencial; a alteração do perfil dos utentes; a reafectação de recursos; a globalização e expansão da economia mundial e a necessidade de responder mais rapidamente a situações de doenças inesperadas (mudança epidemiológica) (Santana & Costa, 2008). Mas é a partir dos anos 90, e por inspiração do conceito de Nova Gestão Pública2 (introduzido no Reino Unido), que as reformas na saúde ganham uma outra dimensão: passam a ser um importante elemento para a criação de um ambiente institucional propício à melhoria da eficiência dos prestadores de cuidados de saúde, ao menor custo possível (Escoval, 2003).

No âmbito destas reformas, surge então o conceito de integração de cuidados de saúde, não só por razões meramente económicas (incluindo potenciais economias de

2

A New Public Management (NPM) “constitui uma abordagem popular da gestão pública nas décadas de 80 e 90 do século XX (...). Procura chegar à desburocratização e descentralização da administração pública através duma estratégia assente em metodologias e modelos que privilegiam o serviço prestado, a atenção ao respetivo destinatário e a generalizada participação na respetiva gestão, focada nos outcomes e na eficácia” (Carvalho, 2013).

escala, dominação do mercado, aumento de lucros e ganhos de eficiência), mas também dada a necessidade de evitar descontinuidades na prestação de cuidados de saúde e de reduzir a sua fragmentação, melhorando assim as perspetivas de sobrevivência da população (Thaldorf & Liberman, 2007). Foi precisamente na década de 90, nos Estados Unidos da América (EUA), que este movimento atingiu o seu apogeu e, desde então, tem evoluído ao ponto de atualmente cerca de 92% dos americanos abrangidos por seguradoras pertencerem a sistemas integrados de saúde. Este movimento ganhou também impacto em Portugal, através da constituição de ULS – integração vertical – e de Centros Hospitalares (CH) – integração horizontal (Santana & Costa, 2008).

Nesta sequência, em 1999, surge a primeira Unidade Local de Saúde. A ULS de Matosinhos (Decreto-Lei n.o 207/99, de 9 de junho) foi a primeira unidade em Portugal a estabelecer a articulação entre os CSP e os cuidados diferenciados como um “todo”. Desde então, este modelo foi aplicado a mais sete áreas geográficas, através da criação das ULS de Alto Minho, do Nordeste, da Guarda, de Castelo Branco, do Norte Alentejano, do Litoral Alentejano e do Baixo Alentejo.

Já no contexto hospitalar português, as grandes reformas têm início a partir de 2002, com a transformação de 34 hospitais do Setor Público Administrativo (SPA) em 31 hospitais SA – Lei n.o 27/2002, de 8 de novembro. Todavia, em 2005, uma nova transformação ocorre: os hospitais SA passam a ser EPE, através do Decreto-Lei n.o 93/2005, de 7 de junho, e são criados os CH (por via do Decreto-Lei n.o 284/99, de 26 de julho). Na verdade, com a “empresarialização” dos hospitais pretendeu-se melhorar o desempenho global do SNS, através da diminuição dos gastos, da orientação para os resultados e da concessão de prémios consoante a qualidade e os resultados de cada prestador (Campos, 2003).

Os CSP também foram alvo de algumas reformas no início do século XXI. As mais evidentes foram: a criação de uma rede de CSP (Decreto-Lei n.o 60/2003, de 1 de abril) – para uma prestação mais eficiente, justa e solidária –, a criação de Unidades de Saúde Familiar (USF) (Decreto-Lei n.o 298/2007, de 22 de agosto) – para a obtenção de mais ganhos em saúde – e a criação de ACES (Decreto-Lei n.o 28/2008, de 22 de fevereiro) – para garantir a estabilidade na organização dos CSP e, consequentemente, garantir uma melhoria na prestação e acesso a estes cuidados.

2.2. Instituições de saúde do SNS

O SNS é constituído por “todas as instituições e serviços sociais prestadores de cuidados de saúde, dependentes do Ministério da Saúde”, que têm como missão garantir o acesso de todos os cidadãos aos cuidados de saúde, nos limites dos recursos humanos, técnicos e financeiros disponíveis. Desta definição decorre que o SNS é parte integrante do Sistema de Saúde e apenas nas áreas/setores dependentes, direta ou indiretamente, do Ministério da Saúde (Lei n.o 48/90, de 24 de agosto).

O SNS assume uma especial importância dado ao seu caracter universal. Por essa razão, e com o intuito de melhorar a eficiência e a eficácia do SNS, nos últimos anos, tem-se assistido à implementação de um conjunto vasto de medidas e reformas, nomeadamente ao nível da reorganização estrutural da oferta dos cuidados de saúde portugueses. Neste sentido, torna-se importante colocar a seguinte questão: quais são os modelos de gestão das instituições de saúde do SNS que vigoram atualmente?

Atualmente, e tal como se pode observar na Figura 2.1, o SNS é composto por instituições de cuidados de saúde primários (ACES), cuidados secundários ou hospitalares (CH e hospitais) e cuidados continuados. A par disto, existe ainda as ULS que tem por base a integração dos CSP e cuidados diferenciados numa entidade única (Decreto-Lei n.o 124/2011 de 29 de dezembro).

2.2.1. Agrupamentos de centros de saúde

É no âmbito das reformas dos CSP, mais especificamente em 2008, que surgem os ACES. Foram pensados com o intuito de colocar os cidadãos no centro do sistema de saúde e, desta forma, potenciar uma relação de proximidade entre os profissionais de saúde dos CSP e os utentes, melhorar o acesso à saúde e aumentar a eficiência e a equidade dos cuidados prestados.

De acordo o Decreto-Lei n.o 28/2008, de 22 de fevereiro, os ACES correspondem a “serviços públicos de saúde com autonomia administrativa, constituídos por várias unidades funcionais, que agrupam um ou mais centros de saúde, e que têm por missão garantir a prestação de CSP à população de determinada área geográfica”. A par disto, os ACES também têm a missão de desenvolver atividades de vigilância epidemiológica, de investigação em saúde e de controlo e avaliação de resultados.

Do ponto de vista estrutural, e de acordo com a Figura 2.1, cada ACES é dirigido por um Diretor Executivo e composto pelos Conselhos Executivo, Clínico e da Comunidade, por uma Unidade de Apoio à Gestão (UAG) e por cinco unidades funcionais: as unidades de recursos assistenciais partilhados (URAP), as unidades funcionais de saúde pública (USP), as unidades de saúde familiar (USF), as unidades de cuidados de saúde personalizados (UCSP) e as unidades de cuidados na comunidade (UCC) (Carriço, 2012).

Ainda em relação às unidades funcionais dos ACES, destaca-se a criação das USF. Tratam-se de unidades elementares de “prestação de cuidados de saúde individuais e familiares, constituídas por uma equipa multiprofissional, com autonomia organizativa, funcional e técnica e integradas em rede com outras unidades funcionais de CSP”, que garantem aos cidadãos inscritos um conjunto básico de serviços de saúde (Despacho Normativo n.o 9/2006, de 16 de fevereiro). Na verdade, este tipo de unidades, cujas equipas multiprofissionais são compostas por médicos (de clínica geral), enfermeiros e pessoal administrativo, permite uma relação de maior proximidade com os cidadãos e operam com base na partilha de informação e complementaridade entre profissionais de saúde.

É importante também referir que, atualmente, Portugal tem cerca de 55 ACES e 449 USF, estando distribuídos por região conforme o indicado na Tabela 2.1.

Tabela 2.1 – Distribuição dos ACES e USF por região e Administração Regional de Saúde (ARS)3

ARS N.º de ACES N.º de USF

Norte

21 ACES

ULS de Alto Minho (1 ACES) ULS do Nordeste (1 ACES) ULS de Matosinhos (1 ACES)

231 USF

Centro

6 ACES

ULS da Guarda (1 ACES) ULS de Castelo Branco (2 ACES)

57 USF

Lisboa e Vale do Tejo 15 ACES 136 USF

Alentejo

1 ACES

ULS Norte Alentejano (1 ACES) ULS Litoral Alentejano (1 ACES)

ULS Baixo Alentejo (1 ACES)

15 USF

Algarve 3 ACES 10 USF

2.2.2. Hospitais

Os hospitais são considerados “estabelecimentos de saúde dotados de capacidade de internamento, de ambulatório e de meios de diagnóstico e terapêutica, com o objetivo de prestar à população assistência médica curativa e de reabilitação (...)” («Hospital: definição e classificação - Portal da Codificação Clínica e dos GDH», 2010).

No caso particular de Portugal, os hospitais públicos têm sofrido várias reformas, nomeadamente ao nível do seu regime jurídico, de forma a aumentar a eficiência e a eficácia na prestação dos cuidados de saúde (Lei n.o 27/2002, de 8 de novembro). Uma das primeiras reformas consistiu na transformação dos hospitais SPA em SA (Lei n.o 27/2002, de 8 de novembro), em 2002. No que diz respeito aos hospitais SPA, estes constituíam unidades integradas no setor público administrativo e que se regiam pelas regras de gestão da administração pública (Harfouche, 2008). Já em relação aos hospitais SA, que perduraram até 2005, estes constituíam sociedades anónimas que se regiam pelo plano de contas do Ministério da Saúde, dispunham de limites ao endividamento e podiam funcionar “com regras de gestão distintas das dos hospitais de gestão pública pura” (Barros, 2014).

3

Dados até 31-03-2016, tendo sido recolhidos através das plataformas da ACSS e BIUSF (Gestão do Conhecimento em Saúde/USF).

Em junho de 2005, ocorre a transformação dos hospitais SA em EPE, modelo este que tem permitido “ganhos de eficiência” (Barros, 2014). O modelo EPE, que permanece até aos dias de hoje, assenta no princípio de que os hospitais são geridos de acordo com as regras de gestão empresarial quase privada. Trata-se de um modelo que permite ao hospital dispor de autonomia financeira, embora tutelado pelos Ministérios das Finanças e da Saúde. A par disto, a sua gestão é baseada em contratos-programa desdobrados em orçamentos anuais e estabelecidos entre o hospital e a tutela (representada pela respetiva ARS) (Harfouche, 2008; Varanda, 2004).

No decurso da implementação destas reformas (e tal como referido em 2.1.), foi necessário também reduzir a fragmentação da prestação de cuidados e, por conseguinte, melhorar a interligação entre os diferentes níveis de cuidados de saúde, surgindo assim a integração de cuidados de saúde impulsionada por vários fatores (Figura 2.2). Atualmente, Portugal dispõem de dois tipos de integração: a integração horizontal – que ocorre quando duas ou mais instituições prestadoras do mesmo nível de cuidados de saúde se juntam e formam uma única instituição (exemplo: Centros Hospitalares) – e a integração vertical – agregação numa única entidade de prestação e gestão de serviços de saúde, estando a mesma responsável pelo estado de saúde de uma determinada população (exemplo: Unidades Locais de Saúde) (Campos, 2008; Gröne & Garcia-Barbero, 2001; Santana & Costa, 2008).

Figura 2.2 – Fatores que impulsionaram a integração de cuidados de saúde (Entidade Reguladora da Saúde, 2015; Gröne & Garcia-Barbero, 2001).

No que diz respeito aos Centros Hospitalares, estes surgiram aquando da passagem para o formato EPE e resultaram da fusão e concentração de várias unidades hospitalares numa única entidade jurídica (Barros, 2014). De acordo com o Decreto-Lei n.o 284/99, de 26 de julho, o CH é “(...) uma pessoa coletiva pública, dotada de autonomia administrativa e financeira, património próprio e do esquema de órgãos legalmente estabelecido para os hospitais públicos, que integra vários estabelecimentos hospitalares

destituídos de personalidade jurídica”. Importa referir também que a criação destas matrizes organizacionais deveu-se essencialmente à intenção de aumentar a eficiência no consumo de recursos em saúde e de melhorar o acesso dos doentes a uma instituição com uma maior oferta de cuidados (Campos, 2008). No ANEXO A é possível consultar as atuais unidades hospitalares existentes em Portugal.

Quanto às ULS, que visam garantir também uma prestação integrada de cuidados de saúde, as mesmas serão abordadas no ponto 2.2.3. deste documento.

A par da empresarialização e da integração dos cuidados de saúde (quer por via dos CH, quer através das ULS), as instituições hospitalares também podem reger-se por um regime de parceria público-privada (PPP)4. Em Portugal, o modelo de PPP hospitalares tem origem “numa proposta conjunta definida pelos membros de um determinado agrupamento concorrente (o que implica a necessária articulação e complementaridade por parte dos membros envolvidos de forma a garantir o normal funcionamento da unidade hospitalar)” e está a cargo de duas entidades gestoras: a Entidade Gestora do Estabelecimento (EGEST) e a Entidade Gestora do Edifício (EGED) (Rebelo, 2014). No entanto, até a este momento apenas foram celebrados os contratos referentes aos Hospitais de Braga, Cascais, Loures e Vila Franca de Xira, os quais eram extensíveis à construção e à manutenção da infraestrutura, bem como à gestão da respetiva unidade de saúde (Rebelo, 2014; Simões, 2004).

Figura 2.3 – Composição e funcionamento das PPP hospitalares em Portugal: EGED – responsável pela gestão das infraestruturas por um período de 30 anos; EGEST – responsável pela gestão hospitalar, incluindo a

exploração da atividade clínica, por um prazo de 10 anos (Rebelo, 2014).

4 _{Uma PPP “resulta, em termos conceptuais, de se olhar para uma atividade global e de a dividir em tarefas, sendo}

De facto, em Portugal, tem-se tentado implementar, nos últimos anos, vários modelos de gestão hospitalar e de integração de cuidados de saúde, com vista a responder às necessidades da população portuguesa e à obtenção de ganhos em saúde. Estas sucessivas reformas e/ou experiências no setor da saúde resultam do facto de não existir, até dada altura, informações sobre o(s) melhor(es) modelo(s) para responder eficientemente às exigências de um sistema de saúde (Entidade Reguladora da Saúde, 2011). No entanto, atualmente, o SNS dispõe dos seguintes modelos: EPE (incluindo CH e ULS) e PPP.

2.2.3. Unidades Locais de Saúde

A ULS corresponde a uma “entidade (única) que se apresenta como responsável pelo estado de saúde de uma determinada população, visando garantir uma prestação integrada de cuidados de saúde, com elevado grau de eficiência, qualidade e satisfação do utente, através da gestão dos vários níveis de prestação de cuidados (designadamente, CSP, cuidados hospitalares e cuidados continuados) e da coordenação em rede de todos os elementos que fazem parte integrante do mesmo” (Entidade Reguladora da Saúde, 2011). Por outras palavras, pode-se afirmar que a génese das ULS está associada à criação de uma via para melhorar a interligação entre centros de saúde, hospitais e outras entidades responsáveis pela saúde regional ou local – integração vertical – e para garantir o bem-estar da respetiva população.

A primeira ULS a surgir foi a de Matosinhos, em 1999, que integrou o Hospital Pedro Hispano e os quatro Centros de Saúde do mesmo concelho (Leça da Palmeira, Matosinhos, São Mamede de Infesta e Senhora da Hora) e cujo objetivo se resumiu a “otimizar a resposta dos serviços através de uma gestão integrada das várias unidades de saúde de uma região” (Decreto-Lei n.o 207/99, de 9 de junho). Desde então, surgiram mais sete ULS, as quais estão indicadas nas Figuras 2.4 e 2.5.

Ainda em relação à ULS de Matosinhos, importa referir que esta unidade constituiu um modelo inovador de organização dos diferentes níveis de cuidados (primários, hospitalares e continuados). Este “estabelecimento público dotado de personalidade jurídica, autonomia administrativa, financeira e patrimonial e natureza empresarial (...) teve como principal especificidade o facto de competir a um único órgão, o Conselho de

Administração, a direção e gestão de um hospital e de quatro centros de saúde” (Entidade Reguladora da Saúde, 2011).

Figura 2.4 – Composição/criação das ULS que compõem a rede hospitalar do SNS. Legenda: H = Hospital; CH = Centros Hospitalares e CS = centros de saúde. *Indica os ACES que não tendo sido criados por Portaria

foram formalizados por cada uma das ULS na qual se integram (Entidade Reguladora da Saúde, 2015).

A ULS de Matosinhos revelou-se também como um dos “modelos organizacionais mais adequados à prestação de cuidados de saúde à população, cujos interesses e necessidades importa, em primeiro lugar, salvaguardar” (Decreto-Lei n.o _{318/2009, de 12}

de novembro) e, nesta sequência, surgem as restantes ULS. Assim, Portugal dispõe atualmente de um total de 8 ULS que, na sua maioria, estão localizadas no interior do país (Figura 2.5) e são compostas por um diferente número de prestadores (Figura 2.4).

Figura 2.5 – Distribuição das ULS em Portugal Continental (Entidade Reguladora da Saúde, 2015).

Tal como já foi referido anteriormente, tem havido uma preocupação para melhorar a interligação entre as organizações e os diferentes níveis de cuidados, nos diferentes sistemas de saúde. A criação de organizações verticalmente integradas tem visado não só uma melhoria na qualidade de atendimento, mas também uma maior eficiência e satisfação dos utentes (Evans, Baker, Berta, & Barnsley, 2013).

Num estudo desenvolvido por Evans et al. (2013), que teve por objetivo analisar a evolução dos cuidados de saúde integrados, evidências empíricas sugerem que os sistemas construídos em torno dos CSP demonstram um desempenho superior comparativamente aos sistemas construídos em tornos dos hospitais (paradigma hospitalocêntrico). Aliás, Conrad & Shortell (1996) defendem que os hospitais devem ser considerados como “organizações periféricas” dentro do sistema de saúde, enquanto que Burns & Pauly (2002) são da opinião que os hospitais devem ter um papel no sistema, mas isso não significa que seja o papel de liderança na articulação de serviços de saúde.

Ramsay, Fulop, & Edwards (2009) também analisaram o impacto da integração vertical de cuidados de saúde sobre as estruturas organizacionais, a prestação de serviços,

os custos e a experiência do paciente. Os mesmos concluíram que este tipo de integração pode beneficiar as organizações, nomeadamente no estabelecimento de parcerias com os serviços locais. No entanto, estes autores consideraram que a evidência empírica sobre o efeito deste tipo de integração sobre os custos, a experiência dos pacientes e os resultados clínicos ainda continua fraca.

Ainda no decorrer do mesmo ano, e após a revisão de uma panóplia de estudos relevantes sobre a integração de cuidados de saúde na Grécia, Lionis et al. (2009) conseguiu reunir argumentos suficientes para defender a necessidade de existir uma interação/integração entre os prestadores de cuidados de saúde e a assistência social, na medida em que estes modelos permitem melhorar a utilização dos cuidados de saúde, bem como a utilização e alocação de recursos, salvaguardando assim a equidade, a eficiência e a relação custo-eficácia das instituições de saúde.

Outros estudos/relatórios têm evidenciado ganhos associados à integração vertical de cuidados de saúde, mas também algumas dificuldades na implementação deste tipo de processos (Entidade Reguladora da Saúde, 2015; Santana & Costa, 2008; Santana, Costa, Marques, & Lopes, 2009). Na Tabela 2.2 estão enumeradas as principais oportunidades e ameaças associadas à integração vertical.

Tabela 2.2 – Oportunidades e ameaças no processo de integração vertical de cuidados de saúde (adaptado de Entidade Reguladora da Saúde (2015) e Santana & Costa, (2008))

Oportunidades Ameaças

 Rentabilização da capacidade instalada  Poder de mercado

 Qualidade assistencial  Focalização no utente  Promoção do bem-estar

 Disseminação do risco de negócio  Redução dos custos de transação  Redução dos atos e procedimentos

desnecessários

 Redução das atividades mais dispendiosas  Economias de escala

 Minimização de conflitos através de uma gestão conjunta de vários tipos de cuidados de saúde

 Falha de interpretação do core business  Focalização nos prestadores de maior

dimensão/maiores orçamentos, ou seja, nos prestadores dos cuidados de saúde hospitalares

 Instituições integradas que concorrem entre si

 Desigualdades, em termos de procura de cuidados de saúde, entre instituições integradas

No que diz respeito às oportunidades e/ou potencialidades, a integração vertical dos cuidados de saúde permite a criação de uma estrutura ampliada com maior oferta e poder de intervenção no mercado e, por conseguinte, mais vantagens negociais face aos

parceiros externos (Wan, Lin, & Ma, 2002). Este tipo de integração garante também uma boa coordenação entre os diferentes serviços de saúde, permitindo assim uma maior coordenação, uma melhor comunicação entre prestadores e prestador-utente, um maior acesso à informação e mais protocolos e guidelines standard de atuação técnica. Desta forma, consegue-se reduzir a variação clínica, evitar possíveis erros médicos e aumentar a qualidade assistencial (Coddington, Moore, & Fischer, 1996; Stille, Jerant, Bell, Meltzer, & Elmore, 2005)

A focalização no utente passa também a ser privilegiada com a integração vertical. Os cuidados de saúde passam a ser centrados nas especificidades/características e nas doenças dos utentes e não tanto nas necessidades dos prestadores (Ackerman, 1992). A par disto, esta integração potencia o foco das instituições de saúde na manutenção do bem-estar geral da população, em vez de no tratamento da doença (como acontece nos atuais sistemas de saúde), com vista a melhorar o estado de saúde global do indivíduo (Byrne & Ashton, 1999). Ou seja, passa a ser prioritário a implementação de medidas de promoção da saúde e prevenção da doença.

Santana & Costa (2008) também identificaram a disseminação do risco de negócio como uma vantagem da integração vertical, que se traduz na sustentação de uma linha não eficiente através de outras mais eficientes. A redução dos custos de transação também é apontada pelo mesmo autor como uma mais-valia da integração de cuidados, dada à redução do esforço despendido na comunicação externa e à supressão de algumas etapas envolvidas nas transferências entre os diferentes níveis de cuidados.

A integração vertical tem também a vantagem de permitir a realização de atividades (como a planificação e a programação de serviços a partir dos registos históricos) que evitam a repetição de atos e procedimentos, algo que é bastante comum nos sistemas de prestação não integrados (Ackerman, 1992; Clement, 1988). Permite ainda a redução das atividades mais dispendiosas, pois com o aumento das medidas de promoção e prevenção de saúde ou da utilização de cuidados ambulatórios, é possível optar por serviços menos dispendiosos para o tratamento de doentes agudos (Conrad & Dowling, 1990).

As economias de escala e a minimização de conflitos também são apontadas como vantagens da integração vertical por Santana et al. (2009). Dado que este tipo de integração permite a coordenação de vários níveis de cuidados, isto leva à criação de economias de escala que visam melhorar a eficiência económica através da redução de

custos (por unidade de produção) e por rentabilização das tecnologias instaladas. A gestão conjunta de várias dimensões das instituições permite também a redução de divergências estratégicas, de competição por recursos comuns e de perdas de qualidade assistencial. Aliás, após uma análise de eficiência técnica realizada a vários hospitais da Flórida (EUA), K.-H. Lee, Yang, & Choi (2009) mostraram que as economias de escalas associadas aos hospitais sem fins lucrativos dessa região melhoravam a eficiência técnica da produção hospitalar.

Já em termos de ameaças desta integração, as mesmas advêm essencialmente da resistência criada pelas diferentes culturas organizacionais das unidades que compõem a nova organização. Aqui, inclui-se a não compreensão de que os CSP passam a ser a prioridade; o facto dos hospitais continuarem a ser vistos como uma “cash cow” (Young & Barrett, 1997); o facto dos esforços estratégicos estarem concentrados nas unidades que têm um maior orçamento e geram um maior lucro financeiro (ou seja, nos hospitais) – paradigma hospitalocêntrico –; o facto das unidades (geograficamente próximas) estarem habituadas a competir entre si por recursos humanos, técnicos e orçamentais (antes da integração); e a desigualdade entre instituições, nomeadamente em termos de dimensões estruturais, associada também ao facto de nenhuma das unidades querer perder o controlo dos processos de gestão e produção, ou seja, a sua autonomia (Santana & Costa, 2008; Santana et al., 2009).

Apesar de já existir alguns estudos sobre as ULS em Portugal, os mesmos ainda são muito escassos (tal como será explicitado no ponto 2.5.2.). No entanto, sabe-se (pela experiência de aplicação de modelos de integração e coordenação em outros países) que as principais dificuldades de implementação deste modelo estão associadas sobretudo: (i) à insuficiência de informação clínica, de gestão e qualidade; (ii) à insuficiência na capacidade dos serviços ambulatórios; (iii) ao desequilíbrio entre o modelo de financiamento e os objetivos do sistema de saúde e (iv) às barreiras administrativas e de regulação à coordenação (Hofmarcher, Oxley, & Rusticelli, 2007). É precisamente neste contexto, em que se insere o trabalho descrito nesta dissertação. Pretende-se verificar se as ULS são mais eficientes do que a alternativa “ACES + CH”.

2.3. Eficiência: conceito e medição

2.3.1. Eficiência vs. eficácia

A eficiência e a eficácia constituem dois conceitos que estão intimamente relacionados entre si e com o desempenho, tal como ilustrado na Figura 2.6. Por essa razão, a avaliação do desempenho de organizações pode ser obtida a partir da quantificação da eficiência e da eficácia das medidas tomadas. Contudo, ambos os conceitos são frequentemente confundidos (Oliveira & Ferreira, 2014; Ozcan, 2008).

Figura 2.6 – Componentes do desempenho (Ozcan, 2008).

A eficiência refere-se à maximização da relação entre os inputs (os recursos que são utilizados) e os outputs (os resultados obtidos), permitindo assim comparar o que foi produzido, com o que poderia ter sido produzido com os mesmos recursos disponíveis. Por esta ordem de ideias, pode-se afirmar que uma unidade eficiente é aquela que produz um determinado nível de resultados com qualidade, utilizando para tal uma combinação mínima de recursos. Por outro lado, a eficácia avalia apenas o que é produzido, em termos de qualidade e daquilo que é esperado, ou seja, permite aferir se os consumos necessários estão a ser utilizados de forma a produzir os resultados esperados. Na verdade, trata-se de um conceito que pode ser afetado pela eficiência ou pode influenciar a eficiência ou, até mesmo, gerar impacto sobre o desempenho das unidades em análise. Por exemplo, um hospital pode ser eficiente e não eficaz ou pode ser eficaz e não eficiente. No entanto, o objetivo é ser ambos (Ozcan, 2008).

Ainda sobre a eficiência, Harfouche (2010) defende a existência de pelo menos três níveis de eficiência: a eficiência técnica (que é o conceito mais comum), a eficiência alocativa (ou de afetação) e a eficiência económica.

De acordo com Farrell (1957), a eficiência técnica é atingida quando uma unidade produz o máximo possível de outputs face a um conjunto de inputs (ou seja, recursos ou

fatores de produção). A sua função de produção é determinada a partir de observações (recursos/produtos) de um determinado grupo de unidades de decisão independentes (em inglês Decision Making Units ou DMUs) e representada por uma isoquanta, em que cada observação corresponde a um único ponto. Na verdade, a isoquanta (ou a fronteira de produção eficiente) define o conjunto de todas as combinações de inputs que têm subjacente um mesmo nível de output, pelo que uma unidade é eficiente quando esta se situa sobre a fronteira produtiva da indústria e/ou sector (Fried, Lovell, & Schmidt, 2008). Por sua vez, a eficiência alocativa reflete a capacidade de uma empresa utilizar os seus inputs em proporções ótimas, dado o nível dos seus preços. A noção dos gastos/custos é tida em conta neste tipo de eficiência, pelo que uma unidade terá eficiência alocativa se, para um determinado nível de produção definido e dados os preços dos fatores produtivos, tiver um gasto mínimo (Harfouche, 2010). Neste caso concreto, as combinações dos fatores produtivos a que está associado o mesmo nível de custos para uma empresa é representada por uma reta de isocustos.

Já no que diz respeito à eficiência económica, esta é atingida quando, em condições de eficiência técnica, o benefício resultante da produção de mais uma unidade (benefício marginal) for igual ao custo de produção dessa unidade adicional (custo marginal), sendo a diferença entre o benefício marginal e o custo marginal positiva para níveis de produção inferiores. Na verdade, a eficiência económica define a escala ótima de uma empresa (Alves, 2012).

No entanto, neste trabalho, apenas abordar-se-á a eficiência técnica por ser a mais adequada a este tipo de estudo. De acordo com Gonçalves (2008), a eficiência técnica das instituições de saúde “pode ser vista como a relação física existente entre os recursos utilizados no hospital (nomeadamente, capital, trabalho e consumíveis) e os outputs de saúde”, podendo estes últimos serem definidos “em termos de outputs intermédios (número de pacientes atendidos, pacientes por dia, tempo de espera, entre outros) ou finais (menores taxas de mortalidade, mais longas esperanças média de vida, entre outros)”.

Para além disso, na saúde, a análise da eficiência alocativa implicaria considerar a substituibilidade de fatores (como por exemplo, atos clínicos que permitam substituir médicos por enfermeiros, meios complementares de diagnóstico e terapêutica – MCDT – e análises clínicas por outros meios menos complexos, medicamentos de marca por genéricos, internamentos por ambulatórios, urgências por consultas hospitalares ou por

CSP), o que não é fácil. A medição da substituibilidade de fatores na saúde, e em particular em instituições integradas de saúde, constitui uma tarefa complicada. Para além disso, a dificuldade em analisar a relação entre os ganhos de saúde e a prestação de serviços de saúde também permitiram excluir a análise da eficiência económica.

2.3.2. Medição da eficiência: métodos paramétricos e não-paramétricos Relativamente à medição da eficiência, vários são os métodos que têm sido sugeridos: paramétricos e não-paramétricos (Ozcan, 2008). Os métodos paramétricos são aqueles que admitem uma relação funcional (definida apriori) entre inputs e outputs e que possibilitam a medição do erro. Estes métodos exigem também o pré-conhecimento da função de produção associada ao comportamento admitido (Marques & Silva, 2006). Por outro lado, os métodos não-paramétricos não supõem nenhuma relação funcional e/ou restrição, fazendo com que o erro de especificação seja mínimo. Estes consideram também “que o máximo que poderia ter sido produzido é obtido por meio da observação das unidades mais produtivas” (Mello, Meza, Gomes, & Neto, 2005).

Entre os métodos paramétricos mais utilizados, destacam-se a Stochastic Frontier Analysis (SFA) e os métodos de regressão (como por exemplo o método OLS, que é bastante utilizado na “second-stage DEA”, tal como será explicitado no ponto 2.4.2.). Já na gama dos métodos não-paramétricos, a abordagem DEA é a mais utilizada. De acordo com Kooreman (1994), a diferença entre os métodos SFA e DEA reside no tipo de informação usada em cada um deles. Enquanto que na SFA considera-se o preço dos inputs, a quantidade dos outputs e os custos totais (estando a medida de eficiência compreendida entre a eficiência técnica e a eficiência económica), na abordagem DEA, apenas são utilizadas as quantidades de inputs e outputs (estando a medida de eficiência direcionada principalmente para a eficiência técnica).

Há que referir também que estes métodos podem ser classificados em métodos fronteira e métodos não fronteira, tal como é ilustrado na Figura 2.7. Na verdade, as abordagens SFA e DEA assumem-se como métodos de fronteira, enquanto que o método OLS é uma técnica não fronteira, sustentada pelo ajustamento médio (Jacobs, 2001).

Figura 2.7 – Fronteiras de OLS, DEA e SFA para um único input e um único output (Jacobs, 2001).

É evidente e consensual a superioridade dos métodos fronteira face aos métodos não fronteira. O mesmo já não é verificado dentro dos métodos fronteira, nomeadamente em relação aos métodos não-paramétricos e paramétricos (ou vice-versa). No entanto, a abordagem DEA assume-se como umas das técnicas mais utilizadas (incluindo no setor da saúde) na medição dos níveis de eficiência de unidades produtivas, atendendo que tem a vantagem de permitir a identificação de um conjunto de unidades eficientes por via da combinação de inputs com outputs, de abranger múltiplos inputs e outputs, de não associar uma relação funcional à fronteira e de garantir “a natureza conservativa das avaliações e a decomposição da natureza da eficiência em várias componentes” (Almeida & Fique, 2011; Hollingsworth, 2003, 2008; Marques & Silva, 2006). Por todas estas razões, a técnica DEA foi a metodologia selecionada para este trabalho de dissertação, seguida da aplicação do método OLS. Estes conceitos e estas evidências serão desenvolvidos com maior detalhe nos pontos 2.4. e 2.5. deste documento.

2.4. A técnica Data Envelopment Analysis

A metodologia DEA é uma técnica de programação linear não-paramétrica e multifatorial (Moreira, 2008). É caracterizada como não-paramétrica porque permite modelar as fronteiras de produção como segmentos lineares, sem avaliação estatística de erros associados a uma medição da realidade (Fried et al., 2008). E é multifatorial porque